REMOTE SENSING –
hvordan kan fjernanalyse bidra til å
løse utfordringer i nordområdene?
Torbjørn Eltoft
Professor UiT- Norges Arktiske Universitet
Leder for CIRFA
cirfa.uit.no
Centre for Integrated Remote Sensing and
Forecasting for Arctic Operations (CIRFA)
Objectives:
Long term research on integrated remote sensing
from satellites and airborne platforms for Arctic
operations
•Algorithms for detection, characterization and
monitoring of sea ice and ice objects
•Met-ocean surveillance and forecasting,
including polar meteorology
•Development of sensor technology
•Data assimilation and multi-sensor data fusion
•Sea ice drift modeling and prediction
•Oil spill drift modeling and prediction
11/9/2015
2
Research Partners
11/9/2015
Miljø&Teknologikonferansen
3
Industrial Partners
11/9/2015
Miljø&Teknologikonferansen
4
Tromsø senter for fjernmåling
•Northern Research Institute
•Kongsberg SATellite Services
•Kongsberg Spacetec
•Norwegian Polar Institute
•University of Tromsø
11/9/2015
Utfordringer i nord
•
•
•
•
•
•
11/9/2015
Sjøis
Mørke
Utfordrende meteorologi
Lave temperaturer
Lange avstander
Lav sikt
PTIL -Tromsø
6
Fjernmålingssystem: Krav til ytelse
•
•
•
•
•
Uavhengig av vær og lysforhold
Kan avbilde på mange skalaer
God romlig oppløsning
Hyppig overvåkning av ”Areas of Interest”
Ønsker mye informasjon over overvåket
område
Kombinere sensorer !
Kombinere plattformer !
’Synthtic Aperture Radar’ !
11/9/2015
PTIL -Tromsø
7
Satellittfjernmåling: Polare baner
•
•
•
11/9/2015
Baneplanets vinkel er synkronisert i
forhold til jordas rotasjon rundt sola.
Banen flytter seg én grad østover per dag.
Solcellepanelene er alltid vendt mot sola,
mens måleinstrumentene peker mot den
roterende jorda
Banen forskyver seg for hvert omløp.
Dekker hele jorda i løpet av en serie
omløp (Sentinel-1 12 dager)
Overvåkningshyppighet
Polområdene blir hyppig
avbildet
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Dekning for Sentinel 1 over
En 12 dagers periode
9
Datatilgang fra mange satellitter
Current
Radarsat 2
TerraSAR-X
ALOS Palsar 2
Sentinel 1
Sentinel
family
Radarsat Constallation
11/9/2015
PTIL -Tromsø
10
Avbildende radar: Synthetic Aperture Radar
11/9/2015
SAR rådata
Azimuth sample
Magnitude of raw data
6000
10
5000
0
4000
-10
3000
-20
2000
1000
-30
0
-40
0
500
1000
1500
Range sample
2000
2500
11/9/2015
Prosessert: Yngvar Larsen, Norut
Azimuth sample
Magnitude of range compressed data
6000
10
5000
0
4000
-10
3000
-20
2000
1000
-30
0
-40
0
500
1000
1500
Range sample
2000
2500
11/9/2015
Prosessert: Yngvar Larsen, Norut
dB
Range-fokusert
Fokusert SAR bilde
6000
10
5000
0
4000
-10
3000
-20
2000
1000
-30
0
-40
0
500
1000
1500
Range sample
2000
2500
11/9/2015
Prosessert: Yngvar Larsen, Norut
dB
Azimuth sample
Magnitude of compressed SLC data (filtered)
Ulike avbildningsmoder RS2
11/9/2015
PTIL -Tromsø
15
Ulike skalaer
Radarsat Data Copyright Canadian Space Agency
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Radarsat2 Data Copyright Canadian Space Agency
16
Polarisasjon
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Radarsat2 Data Copyright Canadian Space Agency
17
Multiple frekvenser
RS2: C-band -26. mai, 2015
Copyright raw data MDA, 2015. Processed by KSAT
11/9/2015
PTIL -Tromsø
ALOS 2: L-band -26. mai, 2015
Copyright raw data JAXA, 2015
18
Fjernmåling fra UAVer
Variert størrelse, rekkevidde, nyttelastkapasitet, sensorer
Droner representerer et supplement
til satellitter
11/9/2015
PTIL -Tromsø
19
Fjernmåling knyttet til Arktiske operasjoner
•
•
•
•
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Sjøis
Isfjell
Met-ocean
oljesøl
20
Fjernmåling av sjøis
Segmentering/klassifisering
Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT
Moen, M.-A.N., A.P. Doulgeris, S.N. Anfinsen, A.H.H. Renner, N. Hughes, S. Gerland and T. Eltoft: “Comparison of automatic segmentation of full polarimetric SAR sea ice images with manually drawn ice charts”,
The Cryosphere, vol. 7, no. 6, pp. 1693-1705, November, 2013.
11/9/2015
PTIL -Tromsø
21
Fjernmåling av sjøis
Estimering av hastighetsfeltet
Korrelasjonsmetoden:
Estimate accuracy
with drifting buoys
Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT
11/9/2015
PTIL -Tromsø
22
Deteksjon av isobjekter
Icebergs
Ship
Copyright raw data ESA, 2010. Processed by KSAT
ENVISAT ASAR AP-mode, HV polarization.
Radarsat-2 quad-polarization.
Copyright raw data MDA . 2011. Processed by KSAT
Metode:
• Satellitt
11/9/2015
• UAV
•
Subaperture teknikker
•
Radar/optical deteksjon
•
Statistisk modellering
•
Drop-sonder for målfølging
•
Polarimetri
PTIL -Tromsø
23
MetOcean
Bruker:
Normalized radartverrsnitt (NRCS) ,
Doppler anomali, og
Intensitetsmodulasjon til å:
•
Estimere vindfeltet,
•
Estimere overflatestrømmen,
•
Estimere bølgespekteret
11/9/2015
PTIL -Tromsø
24
Vind og Strøm fra SAR
Greenland
Koblet estimering av vind og strøm
over hav og islagte farvann:
• Radar tverrsnitt and Doppler signal
• Geofysisk modellering av
radarsignaturerer, inkludert de
polarimetriske egenskapene
• Kalibrering og validering
Sea Ice
Open Ocean
Atm. Front
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Radar backscatter, Doppler and Velocity Field
from Fram Strait (Envisat ASAR Data) 25
Estimering av bølgespekteret
11/9/2015
PTIL -Tromsø
26
Fjernmåling av oljesøl
Mål:
•
Skille olje fra ‘look-alikes’
•
Karakterisere oljesøl
•
Identifisere områder med stor konsentrasjon
•
Følge oljesøl
Utfordringer:
•
Estimere tykkelse og oljekonsentrasjon.
•
‘Slick’ene er ikke-stasjonære. Påvirkes av været.
•
Forholdsvis lav samplingshyppighet fra rommet.
Copyright raw data MDA, 2012. Processed by KSAT
Slicks, ships, platforms, oil spill detected by
satellite SAR over North-Sea.
11/9/2015
PTIL -Tromsø
27
Diskriminering mellom ulike ’slicks’
Radarsat-2 SAR quad-polarimetric Fine mode
Radiagreen ebo plant
oil
(biogenic film
simulator)
Oseberg
blend
emulsion
Radiagreen ebo plant
oil
(biogenic film
simulator)
Balder
crude
oil
Oseberg
blend
emulsion
Copyright raw data MDA, 2011. Processed by KSAT
Skrunes, S., C. Brekke and T. Eltoft: “Characterization of Marine Surface Slicks by Radarsat-2 Multipolarization Features”, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 52, no.9, pp. 5302-5319, September, 2014.
11/9/2015
PTIL -Tromsø
28
Assimilering av drift estimert fra satellittdata i koblet hav/sjøis-modell
Operasjonell is drift vektorer
basert på satellitt data
•
•
•
11/9/2015
PTIL -Tromsø
Bruke SAR/optical/IR og passive
microwave.
Krever bedre algoritmer for
estimering fra satellite data
Bedre metoder for assimilering av
denne informasjonen i modeller
29
Centre for Integrated Remote Sensing and Forecasting for
Arctic Operations
Modeling
Satellite remote sensing
System integration
UAV remote sensing
Integrated
Remote Sensing
Services
In-situ measurements
11/9/2015
PTIL -Tromsø
30
Work packages
WP1: Ocean Remote Sensing
PI: Norut
1.1 Retrieval of ocean winds
1.2 Retrieval of ocean surface currents
1.3 Detection and tracking of polar lows
WP2: Sea Ice, Iceberg and Growler Remote Sensing
PI: UiT
2.1 Classification & characterization of sea ice
2.2 Estimation of sea ice drift velocity field
2.3 Iceberg detection & characterization in open waters
2.4 Iceberg detection & characterization in sea ice
2.5 Tracking methodologies
WP3: Oil Spill Remote Sensing
PI: UiT
3.1: Detection & characterization in open water
3.2: Detection & characterization in sea ice
WP4: RPAS Technology
PI: Norut
4.1: Technology for RPAS operation
4.2: Sensors for sea ice and iceberg mapping
4.3: Sensors for oil spill mapping
11/9/2015 4.3: Technology for geo-tagging of icebergs
PTIL -Tromsø
WP5: Drift Modelling and Prediction
PI: Met.no
5.1: Data assimilation
5.2 Sea ice drift modelling and prediction
5.3: Oils spill drift modelling and prediction
5.4 Iceberg drift and deterioration
WP6: Field Work
PI: NPI
6.1 Yearly cruises to collect in-situ data
6.2 Yearly helicopter flights with EM sounder
6.3 Freeze-in of “Lance” winter 2015
WP7: Pilot Service Demonstration
PI: KSAT & Met.no
7.1 Arctic surveillance services design
7.2: System and data integration
7.3: Pilot service demonstration
7.3.1 Iceberg services
7.3.2 Sea ice services
7.3.3 Oil spill services
7.3.4 Polar Lows services
31
Takk for
oppmerksomheten !
cirfa.uit.no
11/9/2015
PTIL -Tromsø
32